Ceea ce este abordarea de ultimă generație de astăzi poate deveni rapid sistemul moștenit de mâine. Organizațiile care investesc în soluții SaaS bazate pe inteligență artificială se confruntă cu o întrebare crucială: cum ne putem asigura că sistemele implementate astăzi nu devin datoria tehnică de mâine?
Răspunsul nu constă în selectarea celei mai avansate tehnologii a momentului, ci în alegerea unor platforme construite pe arhitecturi flexibile și adaptabile, capabile să evolueze odată cu capacitățile emergente ale IA. Acest articol analizează diferite implementări ale arhitecturilor modulare în domeniul inteligenței artificiale, cu accent pe Retrieval-Augmented Generation (RAG), și compară diferitele abordări arhitecturale.
Multe organizații aleg soluțiile AI în primul rând pe baza capacităților actuale, concentrându-se pe funcționalitatea imediată și neglijând arhitectura de bază care determină adaptabilitatea pe termen lung. Această abordare creează mai multe riscuri semnificative:
Ritmul inovării în domeniul IA continuă să se accelereze, progresele fundamentale apărând în intervale de timp din ce în ce mai scurte. Sistemele rigide construite în jurul unor abordări specifice ale inteligenței artificiale au adesea dificultăți în a încorpora aceste progrese, ceea ce duce la lacune de capacitate în raport cu soluțiile mai noi.
Chiar dacă tehnologia rămâne statică (și nu va rămâne), cerințele de afaceri vor evolua. Organizațiile descoperă adesea cazuri de utilizare valoroase pentru inteligența artificială care nu au fost prevăzute în timpul implementării inițiale. Platformele inflexibile se străduiesc adesea să depășească parametrii concepției lor inițiale.
Aplicațiile, sursele de date și sistemele din jurul soluției de inteligență artificială se vor schimba în timp prin actualizări, înlocuiri și noi adăugiri. Platformele rigide de inteligență artificială devin adesea blocaje ale integrării, necesitând remedieri costisitoare sau limitând valoarea altor investiții tehnologice.
Cerințele privind guvernanța IA continuă să evolueze la nivel global, cu apariția unor noi reglementări care impun cerințe privind explicabilitatea, evaluarea corectitudinii și documentarea. Sistemele fără flexibilitate arhitecturală au adesea dificultăți în a se adapta la aceste cerințe de conformitate în schimbare.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) reprezintă un exemplu excelent de arhitectură modulară care revoluționează modul în care sunt concepute și implementate sistemele AI. AWS îl definește ca fiind "procesul de optimizare a rezultatului unui model lingvistic de mari dimensiuni (LLM) care face trimitere la o bază de cunoștințe cu autoritate externă surselor sale de date de formare înainte de a genera un răspuns".
AWS a dezvoltat o arhitectură cloud RAG care exemplifică principiile modularității și flexibilității. După cum subliniază Yunjie Chen și Henry Jia pe blogul AWS Public Sector, această arhitectură cuprinde patru module distincte:
Fluxul de prelucrare urmează două căi principale:
Pentru încărcarea datelor:
Pentru generarea de răspunsuri:
AWS evidențiază câteva avantaje cheie ale acestei arhitecturi modulare:
Un element esențial al arhitecturii RAG este baza de date vectoriale. AWS subliniază că "întrucât toate datele (inclusiv text, audio, imagini sau video) trebuie convertite în vectori de încorporare pentru ca modelele generative să poată interacționa cu acestea, bazele de date vectoriale joacă un rol esențial în soluțiile bazate pe inteligența artificială generativă".
AWS sprijină această flexibilitate prin oferirea mai multor opțiuni de baze de date vectoriale:
Alegerea între aceste opțiuni "poate fi ghidată de răspunsurile la întrebări precum frecvența cu care sunt adăugate date noi, numărul de interogări trimise pe minut și dacă interogările trimise sunt în mare parte similare".
În timp ce arhitectura AWS RAG este implementată ca un sistem distribuit între diferite servicii cloud, alte sisteme AI au o abordare mai integrată, în care principiile modularității există într-o arhitectură neuronală unificată.
Asistenții AI avansați, cum ar fi cei bazați pe cele mai recente modele LLM, utilizează principii similare cu RAG, dar cu unele diferențe arhitecturale semnificative:
În ciuda acestor diferențe de implementare, aceste sisteme împărtășesc principiile fundamentale ale RAG: îmbogățirea unui model lingvistic cu informații externe relevante pentru a crește precizia și a reduce halucinațiile prin crearea unei arhitecturi care separă (cel puțin conceptual) diferitele etape de procesare.
Indiferent de abordarea specifică, există principii universale de proiectare care promovează flexibilitatea în arhitecturile IA:
Platformele de inteligență artificială cu adevărat flexibile utilizează arhitecturi modulare în care componentele pot fi modernizate sau înlocuite independent, fără a fi necesară modificarea întregului sistem. Atât abordarea AWS, cât și cea a sistemelor integrate de inteligență artificială urmează acest principiu, deși cu implementări diferite.
Platformele flexibile mențin separarea dintre logica de afaceri și implementarea AI de bază, permițând schimbarea componentelor AI de bază pe măsură ce tehnologia evoluează. Acest lucru este evident în special în arhitectura AWS, unde modelele pot fi înlocuite cu ușurință.
Cele mai adaptabile sisteme de inteligență artificială acordă prioritate accesibilității programatice prin API-uri cuprinzătoare, în loc să se concentreze exclusiv pe interfețe utilizator predefinite. În arhitectura AWS, fiecare componentă expune interfețe bine definite, facilitând integrarea și actualizarea.
Arhitecturile flexibile necesită o infrastructură proiectată pentru actualizări frecvente, fără întreruperi ale serviciilor. Acest principiu este pus în aplicare atât în sistemele distribuite, cum ar fi arhitectura AWS, cât și în modelele integrate de inteligență artificială, deși cu mecanisme diferite.
Platformele cu adevărat flexibile oferă cadre pentru extensii specifice clienților fără a necesita intervenția furnizorului. Acest lucru este cel mai evident în cazul sistemelor distribuite, dar modelele AI integrate pot oferi, de asemenea, forme de personalizare.
În timp ce se pune accentul pe flexibilitatea arhitecturală, este esențial să se recunoască faptul că sistemele de afaceri necesită, de asemenea, stabilitate și fiabilitate. Echilibrarea acestor cerințe aparent contradictorii necesită:
În timp ce implementările interne se pot modifica frecvent, este esențial să se mențină garanții stricte de stabilitate pentru interfețele externe, cu politici formale de versionare și suport.
Noile funcționalități ar trebui introduse prin schimbări aditive, mai degrabă decât prin înlocuiri, ori de câte ori este posibil, permițând organizațiilor să adopte inovațiile în ritmul lor propriu.
Actualizările ar trebui să urmeze un program previzibil și controlat care să echilibreze inovarea continuă cu stabilitatea operațională.
Viitorul arhitecturilor de inteligență artificială este probabil să vadă o convergență între abordarea distribuită exemplificată de AWS RAG și abordarea integrată a modelelor avansate de inteligență artificială. Tendințe semnificative apar deja:
Inteligența artificială trece rapid de la procesarea într-un singur mod la modele unificate care funcționează perfect în toate modurile (text, imagine, audio, video).
În timp ce modelele generale continuă să avanseze, există, de asemenea, o creștere în dezvoltarea de modele specializate pentru domenii și sarcini specifice, care necesită arhitecturi care pot orchestra și integra diferite modele.
Procesarea inteligenței artificiale este din ce în ce mai distribuită pe un continuum de la cloud la periferie, cu modele distribuite în care cerințele de performanță, cost și date pot fi echilibrate mai eficient.
Pe măsură ce reglementările globale privind inteligența artificială se maturizează, anticipăm o mai mare armonizare a cerințelor între jurisdicții, eventual însoțită de cadre de certificare.
.png)
Într-un domeniu care evoluează rapid, precum inteligența artificială, cea mai importantă caracteristică a unei platforme nu este capacitatea sa actuală, ci capacitatea sa de a se adapta la progresele viitoare. Organizațiile care aleg soluții bazate în principal pe capacitățile de astăzi se trezesc adesea că limitează posibilitățile de mâine.
Prin prioritizarea flexibilității arhitecturii prin principii precum proiectarea modulară, abordările de tip model-agnostic, gândirea API-first, infrastructura de livrare continuă și extensibilitatea robustă, organizațiile pot crea capabilități AI care evoluează în funcție de progresele tehnologice și de nevoile de afaceri.
După cum afirmă AWS, "ritmul de evoluție al inteligenței artificiale generative este fără precedent" și numai arhitecturile cu adevărat modulare și flexibile pot garanta că investițiile de astăzi continuă să genereze valoare în peisajul tehnologic în evoluție rapidă de mâine.
Poate că viitorul aparține nu numai celor care pot prezice cel mai bine ceea ce va urma, ci și celor care construiesc sisteme care se pot adapta la orice apare.
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
.png)
.jpeg)
